«Холодные» продажи в b2b в 2020 году

Мы используем direct-marketing в своих продажах: формируем базы контактов, прозваниваем их и выявляем потенциальных клиентов. Такие приемы часто называют работой «в холодную». В этой статье мы объясним, как это работает. Будет полезно тем, кто работает в b2b.

Директ-маркетинг — это все, что предполагает прямой контакт с потенциальным клиентом. Мы относим к нему и «холодные» продажи.

Account-based marketing чуть сложнее. Это модель продвижения, ориентирована на ключевых клиентов. На vc.ru уже есть отдельная статья про него, поэтому не будем заострять на этом внимание.

Работать с «холодными» клиентами — задача отдельного sales-менеджера. Он звонит, пишет письма и сообщения — делает все, чтобы привлечь лид.

Лид в нашем случае — это потребность, как потенциальная (холодный звонок или письмо), так и фактическая (входящее обращение). В идеале мы превращаем потенциальную потребность в фактическую.

В зависимости от рынка нужно выбрать, работаете ли вы на качество или на количество. Если у вас ограниченный рынок, то лучше сделать акцент на качестве проработки лида.

Допустим у вас 1000 контактов для звонков. Вы можете обработать их быстрее, но с меньшей конверсией. А можете взять меньше (500) и потратить больше ресурсов на подготовку к звонку, чтобы увеличить конверсию в целевое действие.

Ссылка на таблицу с моделью, копируйте себе для личного пользования.

Если у вас большая база — можно брать количеством, а не качеством. Но если у вашего рынка есть потолок — лучше сконцентрироваться на проработке контактов.

Во многих компаниях подбором контактов занимаются менеджеры. Если за качество базы отвечает менеджер, риск собрать плохую базу и недополучить клиентов высок. К тому же менеджеры зачастую нерационально распределяют объем работы: «Сегодня обработаю 10, завтра 30, думаю, успею». Лучше не отдавать такие задачи «на откуп» линейным сотрудникам.

Искать потенциальных клиентов можно в справочниках (2GIS, СБИС, Росстат и тд.); поисковиках по ключевым запросам; тематических сайтах; упоминаниях в СМИ и социальных сетях.

Если знаете шаблон домена компании, можно подобрать email сотрудника. Для этого есть сервисы: hunter.io, voilanorbert.com, guesser.email, snov.io.

После тестовых поисков вы найдете формат, по которому можно «вытаскивать» релевантные вам контакты. Сам поиск по критериям можно делать самому или поручить фрилансеру.

Сбор базы вручную — медленный и весьма дорогой способ. Количество контактов, собранных «руками» за час, несоизмеримо с почасовой оплатой, особенно когда нужна база на десятки тысяч контактов. Но, если речь идет о качестве — то это хороший вариант.

Если нет ресурсов на сбор, то покупайте готовую базу. Мы используем сервисы Export-base или Контур-компас. Там можно отфильтровать запрос под ваши нужды. Но и на них бывают некачественные базы, поэтому любые площадки нужно тестировать. Главное — не покупать базу «с рук», у барыг в чатах телеграма. Качество такого источника вы никак не проверите.

Очистка базы нужна для некачественных баз от 10 000 тысяч контактов. Для очистки можно использовать робота. Вот пример нашего:

Робот звонит с подставного мобильного на номер контакта и ждет ответа. Всем, кто отвечает, он проигрывает шум метро и обрывает звонок. Если клиент перезванивает (понимаем, что он живой), то менеджер звонит ему с нормального номера.

Так можно «просеивать» широкую базу и не «мучать» менеджеров. Минус — стоимость телефонии. Много звонков — много минут.

Прогревать можно через email-письма. Собираем автоворонку в почтовом сервисе, запускам ее и фильтруем контакты.

Отправляем по базе приветственные письма с вариантом выбора интересующего контента. Если контакт выбирает сегмент, прогреваем его полезными материалами и приглашаем на консультацию.

Как искать ЛПР (лицо, принимающее решение) уже много сказано и мы не хотим повторяться. Поэтому отметим нюансы того, как вести переговоры.

Про то, как правильно вести переговоры, написано в книге Д.Кэмпа «Сначала скажите НЕТ», в модуле выше есть отсылки к главам «Игра в прятки» и «Что говорить за столом переговоров».

Пункт со звездочкой. Нужен, когда сложно выйти на прямой контакт с ЛПР. Работает не всегда, но часто люди делают одинаковые логины в разных местах.

У нас есть email → находим по нему логин в одной социальной сети → пробиваем в остальных и выбираем самую «открытую» соцсеть → изучаем.

1. На hh.ru ищем компании, у которых открыты вакансии на специалистов по нашей тематике.

2. Находим корпоративное сообщество в социальных сетях.

3. В сообществе определяем ЛПРа и стучимся к нему в друзья с вопросом о том, не рассматривают ли они аутсорсинг. Сильно не навязываемся.

Вышли на ЛПРа — определяем его позицию в компании. Нужно понимать, «топит» ли он за то решение, которое мы предлагаем. Часто бывает, что внутри компании у него совсем другие интересы и наши услуги ему только мешают. Тогда ищем другого 🙄

В идеальной ситуации нужно видеть структуру компании вашего клиента. Так вы сможете понять, кому из ЛПРов интересно ваше решение, а кому нет.

Чтобы заинтересовать клиента не нужно говорить о себе, нужно вскрыть его потребность. Но клиент просто так ее не расскажет, а если и расскажет, то искаженно. Ему нужно помочь ее выявить, для этого задаем наводящие вопросы.

Диалог лучше вести по структуре в три этапа: определение контекста, введение в разговор, фиксация договоренностей.

Вместо скриптов лучше использовать модули. В них — конкретные примеры и варианты наводящих вопросов в определенной ситуации.

Важно отметить: при работе с модулями менеджер должен понимать, о чем он говорит. Тогда модули помогут вести диалог.

Тут ничего нового, делаем скоринг по старому доброму BANT’у. Делаем все, чтобы лид перешел в сделку.

Набираем пунктов по каждому из сегментов → лид переходит в сделку.

Оценку лида можно делать на свое усмотрение и по своей системе. Главное — не забывать фиксировать процент отказов.

Обычно прогнозирование строится от главной задачи и «разрезается» на мелкие действия, которые могут привести к результату.

Декомпозиция по принципу пирамиды Минто:

Есть задача — ускорить рост. В цифрах это значит привлечь 3 млн рублей сделок (было).

1,5 должны прийти и так, если ничего не сломалось. Значит, нужно привлечь 1,5 новых. У нас есть рекламный бюджет, который привлечет еще 0,8 млн, и остаётся 700 тысяч выручки (дефицит).

В итоге абстрактная задача ускорения роста превратилась в конкретный вопрос: «Откуда нам взять еще 700 тысяч выручки в течение месяца?». Эту задачу уже можно решать.

------

В идеале прогнозы строят с помощью математических моделей, которые основаны на накопленных данных.

Собираем данные за год и более: новые контакты; выручка за месяц → LTV за месяц; выручка за год → LTV за год. На их основе строим модель и проверяем ее погрешность. После этого можем прогнозировать будущие данные по этой формуле. Но про это лучше напишем отдельную статью.

К нам пришел запрос на интеграцию мессенджеров для CRM системы криптобиржи. Жесткие требования по безопасности, короткие сроки проекта и… amoCRM.

Суть была в том, чтобы расчистить и прогреть базу контактов через почту и телеграм.

Сам процесс мы собрали на сервисе IfNoReply (сейчас сервис уже умер). Сделали холодную рассылку по базам и грели ее по такой воронке.

Запускаем цепочку холодных писем → после прохождения цепочки пишем в телегу → получаем ответ → отдаем в отдел продаж (если ответа нет — в отказ).

Если вы понимаете «зачем» — значит это будет работать.

Сейчас менеджер становится практически сыщиком, который при звонке клиенту спросит, как дела у его ребенка в школе, представившись родителем одноклассника

Инструментов много но структура одна — проецируйте ее на свой бизнес и применяйте.

Пишите в комментариях, нужна ли статья про прогнозирование продаж с помощью математической статистики.

Переходите на наш сайт, если хотите почитать кейсы: landpro.site.

Редактор статьи — Фёдор Анисимов.